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日前，在2019夏季达沃斯论坛上，人工智能（AI）正成为各方热议的焦点。作为新的通用技术，AI在这一轮史诗级颠覆（Epic Disruption）中占据核心地位，能与各种快速发展的技术产生组合效应。但在如何应用AI之外，如何培育负责任的AI同样是一项领导力挑战。会上，埃森哲发布了《AI应用高管指南》。这份厚达90多页的报告，从AI定义、AI历史、AI效率、AI信任、AI风险、AI投资等多个维度，向企业高管展示了人工智能的前世今生，并从“AI领导力”角度提出了行动指南和应用建议。
埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱伟表示：“AI是第四次工业革命中最有影响力的技术应用，在大幅提升生产效率并激发创新的同时，对企业的发展战略、管理方式和组织文化也产生着深远的影响。但AI治理能力的缺失，会带来潜在的商业、经济和社会风险。企业需要从现在就开始行动，培育负责任的人工智能。”
AI成长：从图灵到史诗级颠覆
如果我们为人父母，最大的愿望就是将孩子养育成才。对于AI，这种养育的观念，其实在上世纪50年代“人工智能之父”艾伦·图灵的头脑中就已经产生了。此后，计算机科学和AI研究相伴相生70多年。如今，我们站在“云大物移”等成熟技术组合的时代和5G技术的曙光中，这些技术条件的制约已经可以忽略不计——这就是埃森哲所称的“史诗级颠覆”时代。
人工智能的前景已经不止停留在理论层面。据预测，人工智能市场规模将在明年突破400亿美元。而目前，中国人工智能初创企业的数量已经突破1000家，而美国同类企业的数量在短短四年间就增长了20倍之多。它不仅能够直接对社会产生直接贡献，还会通过溢出效应，激发广泛的互补式创新。
史无前例的天量数据，成了喂养AI应用、使AI市场爆发的原料。那么，当年图灵提出的培养、教育AI的伟大设想实现了吗？一个快速的回答是：在技术层面上，开发者已经找到了方法；而在非技术层面上，我们整个人类还任重道远。
埃森哲大中华区企业技术创新事业部总裁贾缙认为：“从经济学角度看，AI的确是人类文明创造的一种新的通用技术，可以成为全要素生产率的助推器，创新模式中也将蕴藏更多可能性。而从领导力上看，未来三流企业只是AI的‘用户’，二流企业可以是AI的‘教练’，一流企业才是AI的‘主人’。”
AI信任：兼顾效率与公平
在与客户的长期合作中，我们已看到人工智能正在不断被扩展和产业化。过去几年，许多企业都在试点人工智能如何影响其员工、流程和产品。现在，我们相信这些企业已经开始将试点项目向整个组织范围内推广——多达四分之三的高管表示，其组织未来三年将“积极部署” 某种人工智能。
企业追求效率的正面原因，是AI应用可以立竿见影；但反面潜在的认知误区在于，似乎AI能力的设计与开发，就是企业为了追求效率而取代人类员工。回到机器学习的本质，人类设计算法的初心，到底应当是什么？
今天在华尔街，超过60%的交易都是人工智能自动执行的，但如果某类带有偏见的投资观点占据算法，可能排除处理复杂投资问题的多元视角。此外，在搜索引擎、社交和电商平台上由算法推荐的内容中，也不经意间造成了“信息茧房效应”、种族地域和性别歧视，引发巨大的质疑与信任危机。
所以，负责任的AI不能完全依赖于算法。当企业要求人类岗位让给智能机器，除了要确保效率，更为关键是，尽快识别和规避影响企业长期竞争力的四大风险：
- 信任：企业怎样公开证明AI可以安全地使用？如何避免人的偏见和恶意被植入算法？
- 责任：AI系统出错、甚至违法时，会造成何种后果？谁承担法律责任？企业必须对法律和监管的变化了然于心。
- 安全：如何防止AI被入侵和操纵？开源代码越来越多的使用，更加剧了安全挑战。
- 控制：工作进程由机器接管，会发生什么改变？必要时，员工如何收回控制权？何时、如何在人与AI之间交接控制权？
埃森哲运营亚太、非洲、中东和土耳其地区总裁李惠红表示：“AI时代，人类可能失业，但失去的是比较固化的职业，取而代之的则是更富创造力、更有价值的工作。未来的员工，需要了解机器，学习如何使用机器；需要跨界，让自己多一项技能；需要培育创造的能力。”
人工智能的应用只是一个开始。鉴于其革命性潜力和深远的溢出效应，使用它所形成的广泛社会影响不容忽视，技能问题、就业问题、法律问题、生存问题，都是人类需要积极寻求解决方案的焦点领域。而最重要的一点是，当企业开始使用人工智能时，“可解释性”将确保公众的信任。换言之，必须做好准备来说明人工智能如何、以及为何做出一项决定。
AI不仅需要用运算性能和大数据来“喂”，更需要人类用负责任的算法和使用方式来“养”。前者可以提供效率，后者能够维护公平。
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